O que são dados ocultos?
O poder de revolucionar a P&D está ao alcance de empresas químicas inovadoras. Com uma abundância de dados inexplorados, comumente chamados de "dados ocultos", essas empresas podem desbloquear insights sem precedentes e acelerar a inovação como nunca antes. Ao implementar estratégias eficazes de gestão do conhecimento, o potencial para descobertas e avanços revolucionários é ilimitado.
Dados ocultos são, tipicamente, dados não estruturados ou semiestruturados que não são facilmente pesquisáveis ou acessíveis. Estima-se que 55 por cento dos dados armazenados pelas organizações sejam dados ocultos. No entanto, cerca de 90 por cento dos executivos e gerentes globais de negócios e TI concordam que toda organização precisará extrair valor desses dados não estruturados para ter sucesso no futuro.
No contexto de P&D química diversificada, isso pode incluir dados de cadernos de laboratório, LIMS, relatórios experimentais, referências bibliográficas e muito mais, que não estão incorporados em bancos de dados pesquisáveis. Esses dados podem ser valiosos para identificar novos materiais, melhorar formulações existentes e reduzir os ciclos de P&D.
Para desbloquear o valor dos dados ocultos, as organizações de química diversificada precisam identificar onde seus dados mais valiosos estão escondidos e implementar estratégias eficazes de gestão do conhecimento que lhes permitam acessar, coletar, organizar e analisar esses dados conforme necessário.
Descobrindo as joias escondidas: Identificando os dados de P&D química mais valiosos
Dados ocultos podem estar escondidos por todo o fluxo de trabalho de P&D química. Desde a pesquisa em estágio inicial até a fabricação, formulações, caracterização e até mesmo a vigilância pós-mercado, dados valiosos são gerados e coletados, mas podem não ser utilizados em seu potencial máximo. Para desbloquear o valor dos dados ocultos e acelerar a inovação, é crucial que as organizações de P&D identifiquem onde esses dados estão escondidos e desenvolvam estratégias para acessá-los e utilizá-los de forma eficaz.
Vários tipos de dados ocultos são valiosos para a pesquisa. Por exemplo, dados experimentais históricos são frequentemente dispersos, incompletos ou não estruturados, mas podem fornecer insights valiosos para projetos atuais e futuros com a devida organização e análise. Olhando além dos esforços de P&D da própria organização, fontes de dados externas, como artigos acadêmicos, patentes e relatórios do setor, também podem oferecer insights valiosos e identificar novas oportunidades de inovação e pesquisa. Por fim, dados não estruturados, como textos de artigos científicos ou notas de laboratório, podem conter insights ocultos, mas exigem as ferramentas e técnicas certas para serem analisados de forma eficaz.
As organizações podem identificar e acessar esses dados ocultos com as seguintes etapas, conforme a necessidade de seus fluxos de trabalho:
- Realizar um inventário completo das fontes de dados disponíveis, tanto internas quanto externas, estruturadas e não estruturadas, é fundamental.
- Priorizar fontes de dados com base em seu valor potencial para os esforços de P&D atuais e futuros pode ajudar as organizações a aproveitar ao máximo seus recursos. Por exemplo, se você está planejando escalar um material funcional recém-validado, pode ser interessante priorizar o acesso a formulações históricas e dados de fabricação para ajudar a prever as condições ideais.
- Promover uma cultura de tomada de decisão baseada em dados e melhoria contínua pode ajudar as organizações químicas inovadoras a realizar todo o potencial dos dados ocultos.
Cinco estratégias críticas de gestão do conhecimento para desbloquear dados ocultos
Conjuntos de dados personalizados, estruturas semânticas, mineração de dados automatizada e fluxos de trabalho colaborativos são estratégias críticas de gestão do conhecimento para desbloquear o valor dos dados ocultos e impulsionar a inovação. Veja mais de perto como essas estratégias podem ajudar:
- Curadoria personalizada
A curadoria personalizada envolve a organização manual de dados químicos por especialistas no assunto para criar conjuntos de dados de alta qualidade, específicos para as necessidades da organização. Usando a curadoria personalizada, cientistas em materiais funcionais, cosméticos, agricultura ou outros campos da química podem garantir que os dados com os quais trabalham sejam precisos, atualizados e relevantes para seus objetivos de pesquisa. Ao trabalhar com curadores de dados especializados, as organizações também podem conectar informações internamente e com a ciência mundial, tornando seus dados internos mais robustos. Você pode levar isso ainda mais longe para impulsionar iniciativas de transformação digital baseadas em IA, obtendo conjuntos de dados personalizados, projetados especialmente para modelos de aprendizado de máquina.
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- Estruturas semânticas
Estruturas semânticas são abordagens padronizadas para organizar e classificar conceitos e relacionamentos em um domínio específico, como materiais funcionais. Essas estruturas podem incluir elementos de léxicos especializados, ontologias e taxonomias, e são projetadas para fornecer uma linguagem e um entendimento comuns dos dados químicos em toda a organização. Essa abordagem pode ajudar a acelerar a P&D e permitir que os cientistas tomem decisões mais informadas.
Por exemplo, um pesquisador está tentando identificar um novo material para uso em um dispositivo eletrônico. Para isso, ele pode começar usando léxicos, ontologias e taxonomias especializados para categorizar e organizar as propriedades e características de materiais conhecidos. Ele poderia usar uma taxonomia especializada para categorizar materiais por sua condutividade elétrica, propriedades ópticas ou estabilidade térmica. Ao organizar os materiais dessa forma, o químico pode identificar mais facilmente lacunas no conhecimento ou áreas onde novos materiais podem ser necessários. Ele também poderia usar ontologias para definir as relações entre diferentes propriedades dos materiais, como a relação entre a estrutura de um material e suas propriedades eletrônicas. Isso pode ajudar o químico a tomar decisões mais informadas sobre quais materiais investigar melhor.
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- Mineração de dados automatizada
Técnicas de mineração de dados automatizada permitem que as organizações de P&D descubram padrões e insights ocultos em grandes volumes de dados químicos não estruturados. O aprendizado de máquina e a análise avançada podem analisar dados químicos de experimentos anteriores, condições de fabricação, artigos científicos, patentes e outras fontes para identificar relações entre produtos químicos, reações e formulações. Esses insights podem levar à descoberta de novas oportunidades para P&D e fornecer percepções sobre produtos e processos existentes.
Por exemplo, um pesquisador poderia escanear milhares de artigos relacionados à sua área de pesquisa e extrair informações importantes, como propriedades de materiais, métodos de síntese e métricas de desempenho. Uma vez extraídas essas informações, o pesquisador pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar os dados e identificar padrões ou correlações que poderiam levar à descoberta de um novo material. O pesquisador pode descobrir que certos métodos de síntese ou condições de escala produzem consistentemente materiais com propriedades desejáveis, ou que materiais com certas características estruturais tendem a ter um bom desempenho em aplicações específicas.
- Ferramentas de colaboração
Ferramentas e tecnologia para colaboração, como bancos de dados centralizados e sistemas LIMS integrados, oferecem uma maneira eficiente e confiável para as equipes de P&D compartilharem conhecimento e insights e eliminarem silos de dados. Ao fornecer acesso a um repositório centralizado de dados, as organizações de P&D podem melhorar a comunicação e acelerar a inovação. Um banco de dados centralizado baseado em nuvem também pode melhorar o compartilhamento de conhecimento entre equipes remotas e pesquisadores que podem estar geograficamente dispersos.
Ecossistemas digitais modernos também facilitam a transferência de conhecimento entre duas organizações. Isso é especialmente valioso para projetos conjuntos entre academia e indústria e durante fusões e aquisições (M&As), onde os pesquisadores precisam compartilhar conhecimento sobre as características de um material ou dados de desempenho baseados em pesquisas anteriores. Com um ecossistema de P&D digital que promove a colaboração, as organizações podem identificar melhor as oportunidades potenciais de inovação.
Ao aproveitar os dados ocultos e implementar estratégias eficazes de gestão do conhecimento, as organizações químicas podem acelerar a inovação e melhorar os resultados de P&D. Elas podem reduzir os tempos de ciclo, identificar novas oportunidades de pesquisa, melhorar as formulações de produtos e tomar decisões mais informadas sobre quais projetos de pesquisa seguir.
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- Faça parceria com um especialista para colocar as estratégias de gestão do conhecimento em prática
As complexidades das informações científicas em todo o fluxo de trabalho de P&D química tornam difícil para qualquer equipe de TI interna dominá-las. Um parceiro externo pode ajudá-lo a criar soluções para armazenar e conectar dados existentes em um formato estruturado, permitindo que todos os funcionários acessem dados valiosos de P&D de forma direta e eficiente. A experiência de um parceiro externo pode ser inestimável. Seus insights sobre as melhores práticas e sua experiência em gestão do conhecimento podem ajudar a garantir o sucesso de seus esforços.
